Start-up-Pakete · PoC, MVP, Produkt
Drei feste KI-Entwicklungspläne decken jede Phase eines Start-up-Produkts ab: einen Proof of Concept, ein Minimum Viable Product und ein vollständiges Produkt auf Basis komplexer KI-Modelle. Jedes Paket hat definierte Ergebnisse, ein definiertes Team und einen vorab festgelegten Preis. So wissen Sie, was Sie bekommen, bevor die Arbeit beginnt.
Starten Sie in der Phase, in der Sie sich befinden. Jedes Paket endet mit einem nutzbaren Ergebnis und einer Roadmap für den nächsten Schritt.
Testen Sie das Produktkonzept und gewinnen Sie Einblick in Kundenbedürfnisse: Datenanalyse und Qualitätsbericht, Pipelines zur Vorverarbeitung, ein trainiertes Modell, eine Demo oder ein Leistungsbericht und eine MVP-Roadmap. In der Regel 3 bis 6 Wochen mit einem Business Analyst, einem Data Scientist und einem KI-Manager.
Validieren Sie das Geschäftsmodell mit einem einsatzfähigen Produkt (Web, Mobile oder Enterprise) mit Kernfunktionen und einem etablierten Framework für Modelltraining und Deployment. In der Regel 4 bis 8 Wochen mit zwei Data Scientists, einem Software Engineer und einem KI-Manager.
Skalieren Sie vom MVP zum vollständigen Produkt mit vollem Funktionsumfang, automatisierten Datenpipelines, Dokumentation und Wissenstransfer. Ab 10 Wochen mit einem dedizierten Projektteam. Umfang und Preis richten sich nach Ihren Anforderungen.
Konkrete Ergebnisse in jeder Phase. So ist der Fortschritt messbar und nichts bleibt Interpretationssache.
Eine erweiterte Analyse Ihres Datensatzes und ein Bericht über seine Qualität und Eignung für den Anwendungsfall (PoC).
Pipelines, die die Daten aufbereiten und extrahieren, die Ihre Modelle benötigen (PoC).
Ein funktionierendes Modell, trainiert auf Ihren Daten, präsentiert in einer Echtzeit-Demo oder einem Bericht zu Leistung und Nutzbarkeit (PoC).
Eine MVP-Roadmap am Ende des PoC und eine Produkt-Roadmap am Ende des MVP. So ist jeder nächste Schritt geplant.
Ein Web-, Mobile- oder Enterprise-Produkt mit Kernfunktionen, bereit für die Validierung am Markt (MVP).
Ein etabliertes Machine-Learning-Framework für Training und Deployment Ihrer Modelle (MVP).
Ein einsatzfähiges Produkt mit vollem Funktionsumfang und automatisierten Datenpipelines (Produkt).
Dokumentation sowie Schulungen zum Betrieb und Sessions zum Wissenstransfer für Ihr Team (Produkt).
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechen
3.000eingesparte Arbeitsstunden pro Monat
Ein NLP-Chatbot für ein zentrales Terminplanungssystem, der den Prozess automatisiert und die Zahl der benötigten menschlichen Operatoren reduziert hat.
Fallstudie lesen
+5 % Vielfalt der von Nutzern konsumierten Inhalte
Ein personalisiertes Empfehlungssystem, das die Nutzungsmuster und Präferenzen jedes Nutzers über vielfältige Medieninhalte hinweg lernt und einem Medienunternehmen hilft, Engagement, Kundenbindung und Customer Lifetime Value zu steigern.
11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien
Ein Machine-Learning-Modell, das das Spielerverhalten im Spielverlauf lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt – damit die Plattform die jeweils passende Bindungsstrategie einsetzen kann.
Eigenes LLM keine Abhängigkeit von LLM-Diensten Dritter
Ein privater, gehosteter Chatbot auf Basis eines maßgeschneiderten Large Language Models. Er liefert einem Beratungsunternehmen Antworten mit Quellenangaben – bei voller Kontrolle über die eigenen Daten.
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
“Ich erzähle jedem mehr als gern, was für echte Rockstars ihr seid.”
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council 
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards 
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch 
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch 
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch 
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch 
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch 
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch 
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms 
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer 
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest Jedes Paket hat einen festen Umfang, definierte Ergebnisse, ein definiertes Team und einen vorab festgelegten Preis. Sie kennen Ergebnis und Budget, bevor die Arbeit beginnt, statt mit einer offenen Schätzung zu arbeiten.
Wenn Sie noch testen müssen, ob KI das Problem mit Ihren Daten lösen kann, starten Sie mit dem PoC. Ist die Machbarkeit belegt und Sie müssen das Geschäftsmodell validieren, starten Sie mit dem MVP. Haben Sie ein validiertes MVP und wollen skalieren, wählen Sie das Produkt-Paket.
Der PoC dauert in der Regel 3 bis 6 Wochen und das MVP 4 bis 8 Wochen. Das Produkt-Paket läuft je nach Umfang und Anforderungen 10 Wochen oder länger.
Das PoC-Team besteht aus einem Business Analyst, einem Data Scientist und einem KI-Manager. Das MVP-Team besteht aus zwei Data Scientists, einem Software Engineer und einem KI-Manager. Für das Produkt-Paket gibt es ein dediziertes Projektteam.
Jedes Paket wird zu einem vorab festgelegten Preis angeboten, der vor Arbeitsbeginn vereinbart wird. PoC und MVP haben feste Preisspannen, das Produkt-Paket wird nach Umfang und Anforderungen kalkuliert. Kontaktieren Sie uns für die aktuellen Paketpreise.
Ja. Wir arbeiten eng mit jedem Kunden zusammen, um seine konkreten Bedürfnisse zu verstehen, und passen den Plan daran an, wobei Umfang und Ergebnisse klar definiert bleiben.
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
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